【CSDN 编者按】这篇文章探讨了 AI 是否能够替代工程经理的角色。作者的一个朋友提出了一个用 AI 智能体 EMAI 来管理软件工程团队的想法,认为这样可以提高效率和客观性。作者则反驳了这个想法,指出人类经理有着 AI 无法比拟的同理心和直觉,以及能够塑造组织文化,激励人员,建立友谊,和适应变化的能力。作者最后表明了自己的立场,选择信任以咖啡(或茶)为动力的工程经理,而不是电力驱动的 AI。作者希望能够自动化那些妨碍有意义工作的任务,从而投入到同情心,关注和真正服务人们的工作中。
原文链接:https://www.engineeringcalm.com/p/replacing-engineering-managers-with
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作者 | LUKASZ KORECKI 责编 | 明明如月
责编 | 夏萌
出品 | CSDN(ID:CSDNnews)
我有一位朋友成功创建并出售了多家公司。在人工智能重新引起关注之前,他就已经在这个领域进行了大规模投资。在一次谈到我即将创建的公司时,我向他阐述了我的计划:构建一个旨在帮助工程管理者更高效地利用时间,从而能专注于工作的核心环节,而非沉浸于琐碎的行政任务的系统。他立刻反驳说,既然如此,为何不直接让 AI 智能体替代这些管理者呢?
接着,他分享了这则推特。
他所描述的场景大致如下:
各个公司都可以部署名为 EMAI 的 AI 智能体来管理其软件工程团队。EMAI 不同于一般的 AI。经过数十年的软件项目训练,它不仅精通所有主流管理方法,还能实时获取最新的技术动态和最佳实践。该系统专为替代软件工程管理者而打造的。
接下来,我们将深入探讨如何在实际操作中应用这一设想:
早会环节:与传统的早会有所不同,在这里工程师会登录系统并通过发送短语音消息进行状态更新。EMAI 负责处理这些更新,通过分析语音音调来识别工程师是否面临压力或不确定性,并在必要时提供相应的资源和支持。
任务分派:EMAI 会根据每名工程师的特长、历史表现、学习曲线以及工作时间偏好,从待办事项列表中进行任务分配。为了优化工作效率和团队满意度,它运用预测模型进行决策。
冲突调解:当团队中有两名工程师的观点出现无法调和的分歧时,EMAI 会介入处理。它运用其庞大的知识库和对人类心理的深刻理解(得益于其训练数据),来调解双方,确保团队环境保持和谐。
技术培训与更新:EMAI 持续监控最新的技术趋势。一旦市场上出现新的工具或技术,它会识别哪些团队成员最需要接受培训,并自动为他们安排在线课程或教程。
日报生成:每名团队成员会收到一份个性化日报,列出当天工作、待改进事项和进一步学习所需的资源。这些报告不仅基于客观数据,还包括旨在提升团队士气和促进持续学习的激励性反馈。
EMAI 不仅能高效地分配任务和解决问题,而且所有决策都是数据驱动的,这有助于消除在任务分配、晋升和冲突解决等方面的偏见。
此外,EMAI 还能确保所有利益相关方都能及时了解最新情况,并与他们进行有效沟通,以便根据他们的反馈和商业背景找到最佳解决方案。
虽然这听起来可能有些理想过头,但从商业角度看,用 AI 替代工程管理者确实能提高效率。际上,很多组织可能会愿意把这当作一个不错的实验,这与许多企业在客户支持部门已经在做或计划做的事情并无二致。
在这里,我们明显地看到了对真正的人类同情心和直觉的缺失。缺乏真正的人类同情心和直觉可能会导致团队成员感到疏远和孤立。这也是人们选择离职的原因之一,特别是当他们觉得自己的工作仿佛是在流水线上进行的。这并不是对流水线工作的贬低(我自己也在工厂里工作过几年,组装过汽车零件和三明治等)。
然而,从更宏观的角度来看,低效的管理者也可能营造出类似的工作环境:过度规范的流程、频繁的状态更新需求,以及过度的微管理。
与我交流过的大多数工程经理都表示,他们不想重蹈前任管理者的覆辙。这让我觉得,不良的管理经验可能是一个普遍存在的问题。特别是考虑到在这个行业里,有大约 80% 的开发者报告说,他们感到精疲力竭和缺乏工作热情。
如果说同情心是 AI 所不能替代的独有人类特质,那么在这方面,我们似乎并没有做得很好。
反对使用 AI 智能体的另一个观点是其对数据的过度依赖。例如,如果遇到一个不在训练数据集内的特定场景,它可能无法找到最优解决方案。然而,对于那些过度依赖工程生产力指标和拉取请求(Pull Request)平均评论数等数据(确实,这是真实的情况)的管理者来说,这一问题同样存在。
当然,安全性也是一个不可忽视的问题。过度依赖 AI 可能会增加网络攻击的风险,但这一问题在商业的其他领域同样存在。我们正处于一场新型的安全军备竞赛中,每周都有人发现新的安全漏洞和攻击技术。
尽管如此,我仍然认为我的朋友关于用 AI 替代管理者的观点具有一定的说服力。然而,我个人更愿意支持由咖啡(或茶)驱动的、具有人类情感和直觉的工程经理。
虽然 AI 在某种程度上能够识别模式并进行情感分析,但真正的同情心往往源于共同的人类经验。管理者能够深刻理解团队成员在工作和生活中所面临的个人问题、压力和特殊挑战。
在科技领域,决策往往并不是非黑即白。做出这些决策需要深入理解多种复杂因素,包括实际经验、文化背景,甚至直觉。人类管理者能够综合考虑多个变量,预测潜在的后果,并做出算法可能无法立即识别的决策。
同样,组织文化是多元化的,充分反映了人的多样性。领导者在塑造价值观、营造归属感、庆祝成功,甚至在面对失败时提供支持方面,都起着不可或缺的作用。他们不仅塑造团队的文化身份,还营造了一个促进合作、创新和个人成长的环境。在这些方面,我难以想象 AI 能够完全替代人类(至少在目前的技术水平下)。
因此,我的观点是,我们应该尽可能地自动化那些妨碍有意义工作的任务,这样就能更多地用同理心、关注和真诚来服务人们。
你认为未来 AI 智能体会取代工程管理者吗?会取代软件工程师吗?欢迎在评论区发表你的看法。
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